8月30日，中国科学院分子细胞科学卓越创新中心陈洛南研究员受华西医院疾病系统遗传研究院邀请，到疾病分子网络前沿科学中心作题为《单细胞数据的深度学习方法和应用》的讲座, 疾病系统遗传研究院执行院长沈百荣教授主持本次讲座。
沈百荣教授主持讲座
陈洛南，日本东北大学系统科学博士，曾任日本大阪产业大学副教授、美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)访问教授、日本大阪产业大学教授、上海大学系统生物技术研究所所长（兼）、日本东京大学（兼）研究教授。2009年10月起任中科院系统生物学重点实验室执行主任，研究员，博士生导师，研究组组长。研究方向为生物信息学、计算系统生物学、非线性动力学、生物大数据、机器学习及人工智能等领域。近年，主要开展了数据驱动的复杂系统临界状态预警，基于小样本高维数据的预见性机器学习，基于动力学的因果关系构建，多模态多组学数据整合及多层次网络整合、深度学习及人工智能计算的研究等。在计算系统生物学、生物信息学、网络生物学及计算系统生物学等领域取得了重要的研究成果，发表了330余篇高水平SCI期刊论文，被引用15000余次。
陈洛南研究员分享了其课题组最新的3个研究成果。首先，以上海市区和崇明岛的出租车司机（吸烟/不吸烟）为研究对象，构建了个体微生物群网络（MNI），在个体水平上表征了皮肤微生物群的网络特征，发现MNI的连通性和脆弱性显著介导了空气污染对皮肤健康的不利影响，而吸烟也加深了污染对皮肤微生物群的负面影响，并用已有的其他样本数据证实了网络的可靠性。接下来陈洛南研究员分享了单细胞多模态变分自动编码器（scMVAE）和用于联合分析单细胞多组学数据的计算工具—深度跨组学循环注意力模型（DCCA）。DCCA通过对照学习的方法，利用一个组学数据微调另一个组学数据训练的网络，在解析细胞异质性、去噪以及多组学数据的整合与联系方面展现了卓越的能力。
报告结束后，疾病系统遗传研究院执行院长沈百荣教授和到场专家就微生物菌群的研究和应用进行了热烈讨论，并高度评价了陈洛南研究员课题组所构建的单细胞数据的深度学习模型。
图 | 郑敏
文 | 毕成 谢雯